想象一下，通过观看视频教程学习一种新的编程语言。你需要暂停视频，应用代码中所说的内容，然后继续观看。这就是并发性。

现在你是一名职业程序员了。你喜欢在编码时听平静的音乐。这就是平行主义。

正如Andrew Gerrand在GoLang博客中所说

并发是指同时处理许多事情。相似一次做很多事情。

享受

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正如Andrew Gerrand在GoLang博客中所说

并发是指同时处理许多事情。相似一次做很多事情。

享受

并发可以涉及同时运行或不同时运行的任务（它们确实可以在单独的处理器/内核中运行，但也可以在“滴答声”中运行）。重要的是，并发总是指完成一项更大任务的一部分。所以基本上这是一些计算的一部分。你必须聪明地知道你可以同时做什么，不可以做什么，以及如何同步。

并行性意味着你只是同时做一些事情。他们不需要参与解决一个问题。例如，您的线程可以分别解决一个问题。当然，同步的东西也适用，但从不同的角度来看。

为什么存在困惑

由于这两个词的字典含义几乎相同，因此存在混淆：

并发：同时存在、发生或完成（dictionary.com）平行：非常相似，经常同时发生（梅里亚姆·韦伯斯特）。

然而，它们在计算机科学和编程中的使用方式却截然不同。以下是我的解释：

并发性：可中断性并行性：独立性

那么，我所说的上述定义是什么意思？

我将用一个现实世界的类比来澄清。假设你必须在一天内完成两项非常重要的任务：

获取护照完成演示文稿

现在，问题是任务1需要你去一个极其官僚的政府办公室，这让你排队等候4个小时才能拿到护照。同时，任务2是你的办公室需要的，这是一项关键任务。两者都必须在特定的一天完成。

案例1：顺序执行

通常，你会开车去护照办公室2个小时，排队4个小时，完成任务，开车回去两个小时，回家，再睡5个小时，然后完成演讲。

案例2：并发执行

但你很聪明。你要提前计划。你随身携带一台笔记本电脑，在排队等候的时候，你开始做你的演讲。这样，一旦你回到家里，你只需要额外工作1小时而不是5小时。

在这种情况下，这两项任务都是由您完成的，只是零碎的。您在排队等候时中断了护照任务，并进行了演示。当您的号码被呼叫时，您中断了演示任务，并切换到护照任务。由于这两项任务的可中断性，节省时间基本上是可能的。

并发性，IMO，可以理解为ACID中的“隔离”属性。如果子事务可以以任何交错的方式执行，那么两个数据库事务被认为是隔离的，并且如果两个任务是顺序完成的，那么最终结果是相同的。记住，对于护照和演示任务，你是唯一的刽子手。

案例3：并行执行

现在，既然你是个聪明的家伙，你显然是个更高级的人，而且你有一个助手。所以，在你开始护照任务之前，你给他打电话，告诉他准备演示文稿的初稿。你花了一整天的时间完成护照任务，回来看看你的邮件，然后找到了演示稿。他做得很扎实，再过两个小时就完成了一些编辑。

现在，你的助手和你一样聪明，他能够独立工作，而不需要经常要求你澄清。因此，由于任务的独立性，它们由两个不同的执行者同时执行。

还和我在一起吗？好吧

案例4：并行但不并行

还记得你的护照任务吗，你必须在排队等候的地方？因为这是你的护照，你的助手不能排队等你。因此，护照任务具有可中断性（您可以在排队等候时停止它，稍后当您的号码被呼叫时再继续），但没有独立性（您的助手不能代替您等待）。

案例5：并行但不并发

假设政府办公室有一个安全检查来进入办公场所。在这里，您必须移除所有电子设备并将其提交给官员，他们只会在您完成任务后归还您的设备。

在这种情况下，护照任务既不可独立，也不可中断。即使你在排队，你也不能做其他事情，因为你没有必要的设备。

同样地，假设演示是高度数学化的，你需要100%集中至少5小时。你不能在排队等候护照任务时做这件事，即使你随身携带笔记本电脑。

在这种情况下，演示任务是独立的（您或您的助手可以投入5小时的精力），但不能中断。

案例6：并发和并行执行

现在，假设除了指派你的助手参加演示外，你还随身携带一台笔记本电脑来完成护照任务。在排队等候时，您会看到您的助手在共享幻灯片组中创建了前10张幻灯片。你对他的工作发表了评论，并做了一些更正。后来，当你回到家时，你只需要15分钟，而不是2个小时来完成草稿。

这是可能的，因为演示任务具有独立性（你们中的任何一个都可以完成）和可中断性（你们可以停止它，稍后再继续它）。因此，您同时执行了两个任务，并并行执行了演示任务。

比方说，除了过于官僚之外，政府办公室也是腐败的。因此，你可以出示你的身份证，输入它，开始排队等待你的号码被呼叫，贿赂一名警卫和其他人来保持你在队伍中的位置，偷偷溜出去，在号码被呼叫之前回来，然后自己继续等待。

在这种情况下，您可以同时并行执行护照和演示任务。你可以偷偷溜出去，你的位置由你的助手掌握。然后你们两个都可以进行演示等。

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回到计算机科学

在计算世界中，以下是每种情况的典型场景：

情况1：中断处理。情况2：只有一个处理器，但由于I/O，所有正在执行的任务都有等待时间。案例3：当我们谈论map reduce或hadoop集群时经常会看到。案例4：我认为案例4很罕见。任务是并发但不是并行的，这是不常见的。但这可能会发生。例如，假设您的任务需要访问只能通过处理器1访问的特殊计算芯片。因此，即使处理器-2是空闲的，而处理器-1正在执行其他任务，特殊计算任务也不能在处理器-2上继续。病例5：同样罕见，但不像病例4那样罕见。非并发代码可以是受互斥锁保护的关键区域。一旦启动，它必须执行到完成。然而，两个不同的关键区域可以在两个不同处理器上同时进行。案例6：IMO，关于并行或并发编程的大多数讨论基本上都在讨论案例6。这是并行和并发执行的混合和匹配。

并发和Go

如果你明白Rob Pike为什么说并发性更好，你必须明白原因是什么。你有一个非常长的任务，其中有多个等待期，你需要等待一些外部操作，如文件读取、网络下载。在他的演讲中，他所说的是，“把这一长串的任务分解，这样你就可以在等待的时候做一些有用的事情。”这就是为什么他会和各种各样的地鼠谈论不同的组织。

现在，围棋的力量来自于使用围棋关键词和频道，让这一突破变得非常容易。此外，在运行时中有很好的底层支持来调度这些goroutine。

但本质上，并发比并行好吗？

苹果比橙子好吗？

平行度：让多个线程执行类似的任务，这些任务在数据和资源方面彼此独立。例如：谷歌爬虫可以产生数千个线程，每个线程可以独立完成任务。

并发性：当您在线程之间共享数据和共享资源时，并发性就会显现出来。在事务系统中，这意味着您必须使用一些技术（如锁、信号量等）同步代码的关键部分。

如果你想向一个9岁的孩子解释这一点。